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基于位置和多普勒速度信息的pd雷達(dá)抗速度拖引方法

文檔序號(hào):9395864閱讀:461來源:國(guó)知局
基于位置和多普勒速度信息的pd雷達(dá)抗速度拖引方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種雷達(dá)數(shù)據(jù)處理方法,特別涉及一種雷達(dá)抗有源假目標(biāo)VGPO干擾 技術(shù),提出了基于位置和多普勒速度信息的ro雷達(dá)抗速度拖引方法。
【背景技術(shù)】
[0002] VGPO干擾是針對(duì)具備測(cè)速功能的ro/MTI體制跟蹤雷達(dá)的專用干擾樣式。VGPO干 擾機(jī)截獲到雷達(dá)發(fā)射信號(hào),對(duì)其快速?gòu)?fù)制和頻相調(diào)制,然后立刻轉(zhuǎn)發(fā),延遲時(shí)間可忽略,產(chǎn) 生的虛假目標(biāo)信號(hào)在時(shí)間上與真實(shí)目標(biāo)信號(hào)幾乎重疊,而多普勒頻移相對(duì)于真實(shí)目標(biāo)的多 普勒頻移增大或減小,功率大于真實(shí)目標(biāo)信號(hào)功率?,F(xiàn)有針對(duì)速度拖引干擾采取的基于雷 達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的電子對(duì)抗措施主要是基于虛假速度量測(cè)信息與跟蹤航跡的估計(jì)速度不 匹配的原則,通過比較兩個(gè)速度值的不同而鑒別出干擾,即速度比較法。
[0003] 這種關(guān)聯(lián)方法具有以下兩個(gè)缺陷:(1)雜波條件下跟蹤誤差大;(2)目標(biāo)機(jī)動(dòng)時(shí)跟 蹤誤差大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提出一種基于位置和多普勒速度信息的ro雷達(dá)抗速度拖引方 法,解決現(xiàn)有速度比較法在目標(biāo)機(jī)動(dòng)和雜波條件下跟蹤效果差的問題。
[0005] 本發(fā)明提出的基于位置和多普勒速度信息的ro雷達(dá)抗速度拖引方法的技術(shù)方案 包括以下步驟:
[0006] 步驟一:模型M1的濾波,主要包括幅度信息提取、互聯(lián)概率計(jì)算、加權(quán)融合和狀態(tài) 提取,其中:
[0007] 1)幅度信息提取的目的是根據(jù)目標(biāo)回波的幅度均值高于雜波的幅度均值這一原 理,將提取的幅度信息用于模型M1的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián),提取出的幅度信息為:
[0010] 式中,Λ為回波信號(hào)幅度,Λ。為檢測(cè)門限,D為目標(biāo)回波信號(hào)的信噪比均值,H。假 設(shè)回波信號(hào)為雜波,H1假設(shè)回波信號(hào)為目標(biāo)回波;
[0011] 2)互聯(lián)概率計(jì)算的目的是計(jì)算落入波門內(nèi)的候選量測(cè)集合的互聯(lián)概率,得到的互 聯(lián)概率為:
[0012] CN 105116387 A 說明書 2/6 頁
[0019] 式中,Mk)表示k時(shí)刻第i個(gè)回波源于目標(biāo)的條件概率,0。(1〇表示k時(shí)刻沒 有回波源于目標(biāo)的條件概率,Pd表示目標(biāo)檢測(cè)概率,P 表示門概率,V i (k)表示回波的新息, A1GO表示第i各回波的幅度量測(cè)分量,S1GO為回波的新息協(xié)方差,
[0020] 3)加權(quán)融合和狀態(tài)提取的目的是計(jì)算出模型M1的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)和狀態(tài)估計(jì)協(xié)方 差; 「m9ii 爐沏1晶餘的日烷妹本仕許和相^的仕許彳呈荖協(xié)玄荖咗.
[0024] 式中,K1 (k)表示濾波增益;
[0025] 步驟二:模型M2的濾波,模型M2在模型M1量測(cè)集的基礎(chǔ)上加入了目標(biāo)速度信息, 幅度信息提取和互聯(lián)概率計(jì)算與模型M1-致,量測(cè)集的不同造成兩個(gè)模型的雷達(dá)量測(cè)方 程、新息協(xié)方差不同;模型M2的量測(cè)集為:
[0027] 其中,成_、.巧和< 分別為該量測(cè)的徑向距咼分量、方位角分量和俯仰角分量,為 該量測(cè)的徑向速度分量;
[0028] 模型M2中雷達(dá)的量測(cè)方程為:
[0031] 胃200是量測(cè)噪聲,其協(xié)方差陣力/?:斤)=-|^;^4<,〇',2),<、¥、(:^和 〇;2 分別為雷達(dá)在徑向距離、方位角、俯仰角和徑向速度上的測(cè)量誤差的方差;
[0032] 新息協(xié)方差為:
[0033] S2 (k) = h2X (k) P2 (k | k-1) h2XT (k) +R2 (k) (12)
[0034] 其中,h2X(k)為雅可比矩陣:
[0039] 步驟三:模型輸出
[0040] 在沒有速度拖引干擾的情況下,模型乂和心的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)服從以目標(biāo)真實(shí)值為 均值,以估計(jì)誤差協(xié)方差為協(xié)方差的正態(tài)分布,則兩模型目標(biāo)狀態(tài)的差服從以〇向量為均 值,估計(jì)誤差協(xié)方差的和為協(xié)方差的正態(tài)分布,此時(shí)模型M2由于引入了速度信息進(jìn)行濾波, 所以估計(jì)精度更高,最終的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)取模型%的結(jié)果;在存在速度拖引干擾的情況下, 模型M2的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)的均值不等于目標(biāo)真實(shí)值,則兩模型目標(biāo)狀態(tài)的差服從均值非0的 正態(tài)分布,最終的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)取模型M1的結(jié)果。
[0041] 和【背景技術(shù)】相比,本發(fā)明的有益效果說明:(1)本發(fā)明在傳統(tǒng)PDA的基礎(chǔ)上加入了 幅度信息,解決了強(qiáng)雜波下目標(biāo)跟蹤容易出錯(cuò)的難題;(2)速度拖引干擾下,本發(fā)明能有效 消除虛假量測(cè)對(duì)目標(biāo)跟蹤的不良影響,具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力;(3)存在速度拖引干擾時(shí), 本發(fā)明方法計(jì)算時(shí)間顯著低于速度比較法。
【附圖說明】
[0042] 附圖1是本發(fā)明的基于位置和多普勒速度信息的ro雷達(dá)抗速度拖引干擾方法的 模型示意圖;
[0043] 附圖2是本發(fā)明方法和基于空間位置加徑向速度量測(cè)而不帶幅度信息的 PDA-CA-EKF的跟蹤航跡對(duì)比圖;
[0044] 附圖3是本發(fā)明方法和基于空間位置和速度量測(cè)且?guī)Х刃畔⒌腁I-PDA-CA-EKF 的跟蹤航跡對(duì)比圖。
【具體實(shí)施方式】
[0045] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的基于位置和多普勒速度信息的ro雷達(dá)抗速度拖引方法 進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0046] 以一部機(jī)載ro雷達(dá)和一架攜帶自衛(wèi)式欺騙干擾機(jī)的飛行目標(biāo)為背景,建立統(tǒng)一 的直角坐標(biāo)系。雷達(dá)載機(jī)進(jìn)行勻速直線運(yùn)動(dòng),其初始位置為(〇km,0km,6km),速度為(150m/ s,Om/s,Om/s),雷達(dá)掃描周期為0. ls,測(cè)距誤差為50m,測(cè)方位角誤差和測(cè)俯仰角誤差均 為0. Γ,測(cè)速誤差為5m/s。目標(biāo)的初始位置為(60km,50km,3km),初始速度為(-200m/ s,100m/s,0m/s),目標(biāo)勾速飛行IOs后做轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng),加速度為(20m/s2,20m/s2,0m/s2)4/l 動(dòng)持續(xù)l〇s,然后改勻速飛行10s,再做加速度為(-20m/s2, -20m/s2, 0m/s2)的轉(zhuǎn)彎?rùn)C(jī)動(dòng),機(jī) 動(dòng)持續(xù)l〇s,最后保持勻速飛行,整個(gè)飛行過程持續(xù)60s,過程噪聲的方差為100。進(jìn)行100 次Monte-Carlo,其步驟如附圖1所示。
[0047] (1)按
【發(fā)明內(nèi)容】
部分步驟1所述方法計(jì)算模型M1的幅度信息ρ(Λ IH1, Λ彡Λ。)、 互聯(lián)概率P1GO、目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)矣仿Α)和相應(yīng)的估計(jì)誤差協(xié)方差陣P1Gc I k):
[0048] 提取出的幅度信息為:
CN 105116387 A 說明書 5/6 頁
[0054] 模型M1最終的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)和相應(yīng)的估計(jì)誤差協(xié)方差陣:
[0057] (2)按
【發(fā)明內(nèi)容】
部分步驟2所述方法計(jì)算模型M2的量測(cè)方程、新息協(xié)方差S 2(k)、 目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)之(到A)和相應(yīng)的估計(jì)誤差協(xié)方差陣P2 (k I k);
[0058] 模型%最終的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)和相應(yīng)的估計(jì)誤差協(xié)方差陣為:
[0061] (3)按
【發(fā)明內(nèi)容】
部分步驟3所述方法,選擇模型的估計(jì)結(jié)果:
[0062] 建立以下假設(shè):
[0064] 構(gòu)造如下的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量:
[0069] 其中,是x2(n)分布關(guān)于a的單側(cè)分位數(shù)
[0070] 若Γ <€(//)接受假設(shè)HM。,則認(rèn)為此時(shí)沒有速度拖引干擾,選取模型%的結(jié)果為 最終輸出;
[0071] 若Γ >乂(/?),接受假設(shè)Hmi,則認(rèn)為存在速度拖引干擾或者目標(biāo)存在機(jī)動(dòng);
[0072] 此時(shí)構(gòu)建如下的控制量:
[0079] 如此即得到目標(biāo)濾波結(jié)果。
[0080] 附圖2為雜波密度λ = 2X 10 5時(shí),本發(fā)明方法和基于空間位置加徑向速度量測(cè) 而不帶幅度信息的PDA-CA-EKF的跟蹤航跡對(duì)比圖。
[0081] 附圖3為顯著性水平取a = 0. 005時(shí),本發(fā)明方法和基于空間位置和速度量測(cè)且 帶幅度信息的AI-PDA-CA-EKF的跟蹤航跡對(duì)比圖。
【主權(quán)項(xiàng)】
i. 一種基于位置和多普勒速度信息的ro雷達(dá)抗速度拖引方法,其特征在于,包括以下 步驟: 步驟一:模型W的濾波,包括幅度信息提取、互聯(lián)概率計(jì)算、加權(quán)融合和狀態(tài)提取,其 中: 1) 提取出的幅度信息為:(I) (2) 式中,A為回波信號(hào)幅度,A。為檢測(cè)門限,D為目標(biāo)回波信號(hào)的信噪比均值,H。假設(shè)回 波信號(hào)為雜波,氏假設(shè)回波信號(hào)為目標(biāo)回波; 2) 計(jì)算落入波門內(nèi)的候選量測(cè)集合的互聯(lián)概率,得到的互聯(lián)概率為:式中,0,00表示k時(shí)刻第i個(gè)回波源于目標(biāo)的條件概率,0。〇〇表示k時(shí)刻沒有回波 源于目標(biāo)的條件概率,PD表示目標(biāo)檢測(cè)概率,Pe表示門概率,Vl(k)表示回波的新息,Adk) 表示第i各回波的幅度量測(cè)分量,Sjk)為回波的新息協(xié)方差, 3) 通過加權(quán)融合和狀態(tài)提取,得到模型I的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)和狀態(tài)估計(jì)協(xié)方差,具體 為:式中,I(k)表示濾波增益; 步驟二:模型M2的濾波,模型M2在模型M:量測(cè)集的基礎(chǔ)上加入了目標(biāo)速度信息,幅度 信息提取和互聯(lián)概率計(jì)算與模型M,-致,模型M2的量測(cè)集為:(9) 其中,戌、.:緣和滅分別為該量測(cè)的徑向距咼分量、方位角分量和俯仰角分量,4為該 量測(cè)的徑向速度分量; 模型M2中雷達(dá)的量測(cè)方程為: Z2(k) =h2[X(k)]+ff2(k) (10) it由評(píng)2&)是量測(cè)噪聲,其協(xié)方差陣為穴2(妁=^8(<,4,4,<},(^^7,>《和£3;2分別 為雷達(dá)在徑向距離、方位角、俯仰角和徑向速度上的測(cè)量誤差的方差; 新息協(xié)方差為: S2 (k) =h2X (k)P2(kIk-1)h2XT (k) +R2 (k) (12) 其中,h2X(k)為雅可比矩陣:步驟三:模型輸出 在沒有速度拖引干擾的情況下,模型1和M2的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)服從以目標(biāo)真實(shí)值為均 值,以估計(jì)誤差協(xié)方差為協(xié)方差的正態(tài)分布,則兩模型目標(biāo)狀態(tài)的差服從以〇向量為均值, 估計(jì)誤差協(xié)方差的和為協(xié)方差的正態(tài)分布,此時(shí)模型%由于引入了速度信息進(jìn)行濾波,所 以估計(jì)精度更高,最終的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)取模型1的結(jié)果;在存在速度拖引干擾的情況下,模 型M2的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)的均值不等于目標(biāo)真實(shí)值,則兩模型目標(biāo)狀態(tài)的差服從均值非0的正 態(tài)分布,最終的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)取模型乂的結(jié)果。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于位置和多普勒速度信息的PD雷達(dá)抗速度拖引方法。首先依據(jù)不同量測(cè)集合分別建立兩個(gè)跟蹤模型,其中,模型1中的量測(cè)集包括跟蹤雷達(dá)在當(dāng)前時(shí)刻探測(cè)到的位置量測(cè),模型2中的量測(cè)集是跟蹤雷達(dá)自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)在當(dāng)前時(shí)刻捕獲到的位置量測(cè)和多普勒徑向速度量測(cè)。模型1和2各自獨(dú)立地進(jìn)行濾波,分別獲得目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)向量及相應(yīng)的估計(jì)誤差協(xié)方差。若雷達(dá)沒有受到速度拖引干擾,則兩個(gè)模型的狀態(tài)估計(jì)在統(tǒng)計(jì)意義上沒有顯著差異;若雷達(dá)受到速度拖引干擾,則兩模型的狀態(tài)估計(jì)差異性較大。根據(jù)以上原則進(jìn)行卡方檢驗(yàn),確定目標(biāo)狀態(tài)輸出。利用該發(fā)明可有效解決速度拖引對(duì)PD雷達(dá)的干擾問題,具有推廣應(yīng)用價(jià)值。
【IPC分類】G01S7/36
【公開號(hào)】CN105116387
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510443803
【發(fā)明人】王國(guó)宏, 楊忠, 李迎春, 孫殿星, 賀達(dá)超, 張翔宇
【申請(qǐng)人】中國(guó)人民解放軍海軍航空工程學(xué)院
【公開日】2015年12月2日
【申請(qǐng)日】2015年7月24日
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